AI在不同行业的破竹之势，得益于大数据与深度学习的相互成就。AI行业似乎正在达成共识：无论从技术，数据还是政策方面，起跑线的相对公平，或许将赐予中国AI市场一次难得的领跑权。人工智能行业若想从理想照进现实，需要完成“AI+”的行业落地，率先完成场景化落地，是赢得未来的关键。
毫无疑问，人工智能和计算机视觉将成为社会（以及媒体和营销行业）的游戏规则改变者。因此，如果你想知道，以下是AI和计算机视觉的真正含义。什么是AI，什么是计算机视觉，它们是相同还是不同？
虽然以下对非常广泛和复杂的主题进行综合不可能获得任何科学奖项，但简单地讲AI意味着使用计算机系统来执行通常需要人类智能的任务和功能。换句话说，让机器像人一样思考和行动。我所指的任务和功能是语音识别，语言翻译，决策和视觉感知。
这是计算机视觉的用武之地。计算机视觉描述了机器处理和理解视觉数据的能力。使人眼可以完成的任务类型自动化。因此，以通俗易懂的术语讲，计算机视觉是将AI应用于视觉世界。
人工智能已经存在了几十年（如果不是更多的话），但是数据技术能力的最新发展已使涡轮增压取得了进步，这就是为什么你现在对它的了解如此之多。
最重要的突破之一出现在2011年。到目前为止，科学家们一直认为，为了使机器像人类一样思考和互动，它需要将大量的知识数据上传到计算机，然后再上传大量的规则如何处理数据（例如，语言的语法和语法规则）。但是，2011年，谷歌的AI研究人员遇到了Eureka 时刻。研究人员在称为神经网络和深度学习（以人脑工作方式为模型）的复杂计算系统上进行工作，从而逆转了这一过程。也就是说，他们没有输入规则本身，而是向计算机提供了经过精确标记的大量数据，然后让机器对其进行分析，这一过程称为“监督学习”。这样，这些机器就可以“自己学习”如何从摄取的标签数据中识别出数据，从而识别出输入给它的未标签数据。
在一项具有里程碑意义的测试中，他们的机器能够在90％的时间诊断出糖尿病性视网膜病变的过程中检测出假阳性和阴性结果，而人类医生平均只能在80％的时间内做出正确的判断。
这一突破带来了我们都熟悉的快速启用AI的个人智能助理（例如Alexa，Cortana，Google Assistant和Siri）的到来。如何使用计算机视觉？
计算机视觉已经有许多你可能已经在使用的日常应用程序；如果你使用Google翻译来解密国外菜单或路标（例如）或使用搜索字词在Google相册中搜索图像，那么这已经是你每天都可以使用的一种计算机视觉形式。在行业和社会中，有太多的示例可供尝试和凝结，但也许最先进的示例是医疗保健，交通运输以及家庭和城市。
在医疗领域，越来越多地使用图像识别来分析X射线，MRI，CAT，乳腺摄影和其他扫描。由于所有医疗数据中有90％是基于图像的，并且计算机可以比人类做得更好甚至更好，因此这将继续下去。不仅如此，它还可以通过创建完美的针迹和实现更安全的结果而用于现实生活中。
自动驾驶汽车是另一个明显的例子。如果允许特斯拉自行驾驶，它会使用大量摄像头和声纳，以防止你和车道偏离方向。同样，在“智慧城市”中，计算机视觉正被用来解决交通和犯罪问题。而且，随着亚马逊最近在英国尝试使用计算机视觉避免障碍物的披萨外送无人机，外卖很快就能将送上门。
计算机视觉将如何改变营销？已经是图像识别是处理每秒在线上传和共享的大量可视数据的重要工具。 GumGum使用它来投放适当的图片广告和屏幕广告，并用于社交媒体和体育赞助品牌分析和评估。
企业用户的核心目标是利用人工智能技术达成业务目标，而人工智能技术本身无法直接解决业务需求。企业需要根据复杂的业务场景和目标，融合多种技术能力和业务知识，形成可规模化落地的产品和服务。
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